Palm Reading Technology が Amazon Cloud Technology と連携し、生成 AI の力で読書体験を再構築します
デジタル時代において、情報は簡単に入手できるようになったとはいえ、読者が読書を楽しむためには依然として多くの課題に直面しています。本を選ぶ際の混乱から、読書中の気晴らし、読書後の知識の吸収と整理に至るまで、これらは読者の経験における一連の困難を構成します。
デジタル読書の分野に深く関わるリーディングカンパニーとして、Palm Reading Technology は、読書におけるユーザーのさまざまなニーズを深く洞察し、生成 AI テクノロジーを使用して探索して読書を再構築します。経験。 Amazon クラウドテクノロジーの関連テクノロジーの助けを借りて、Vincent 写真や Vincent ビデオなどの多様な読書シナリオを充実させ、ユーザーにデジタルで没入型の革新的な読書体験を作成することができます。
読書の本質の核心に迫り、読書体験を再構築する
Sun Kai氏は、読書市場の過去の発展傾向から、継続的なアップグレードとテクノロジーと機器の反復により、読書シーンは変化しました。読書の展示と収容力は、紙の本の読書から電子書籍の読書、モバイルでの読書に徐々に移行しました。それは人間中心であり、ユーザーのストレージと時間を創造の半径として使用します。ユーザーにとって読書の機会が増えます。しかし、ユーザーの読書への興味をいかに真に刺激するかという、読書の本質の核心にはまだ達していません。私たちは FAI 世代の波の中にチャンスがあると考え、読書コンテンツと読書興味の本質に立ち返り、革新的なソリューションを作成し、ユーザーとの綿密な対話を行うことに取り組んでいます。本を読む前に、手相技術は生成推奨技術を使用してユーザーに書籍を選択します。従来のレコメンデーション アルゴリズムとは異なり、生成的なレコメンデーションはユーザーのクリックや露出行動だけでなく、書籍の内容自体の深い理解にも依存します。 Palm Reading Technology は、コンテンツの理解とユーザー行動分析を組み合わせることで、ユーザーの好みやニーズにより沿ったおすすめの書籍とその理由をユーザーに提示できます。
読書段階に入ると、マスターテクノロジーはユーザーが直面する 2 つの大きな課題に注目します。1 つは、知識の密度と効率を追求し、読書中に価値のある情報をすぐに入手したいと考えるユーザーです。エンターテイメント、読書の喜びと没入感を体験したいという欲求。これら 2 つのタイプのユーザーに対して、Palm Reading Technology は異なる戦略を採用しています。前者の場合、手相テクノロジーは効率的な読書計画を提供し、単位時間内での読書効果を向上させるのに役立ちます。後者の場合、手相テクノロジーはオーディオブック、写真、その他のマルチメディア要素を導入して、ユーザーがより深く物語に没入できるようにします。楽しみのために読書を楽しんでください。
読んだ後は、テクノロジーを使用する技術的手段をマスターし、本の主要な知識ポイントを核として、ユーザーのための明確で追跡可能な知識ネットワーク図を構築します。これは、ユーザーが本の内容をより深く理解し、記憶するのに役立つだけでなく、独自の知識システムを構築し、知識の効果的な統合と応用を達成することを促進します。
デジタルリーディング分野の開発プロセスにおいて、手相テクノロジーは常にユーザーの需要を重視した継続的な革新と進歩を堅持し、より豊富で多様なリーディングオプションとより高品質で便利なリーディングオプションをユーザーに提供してきました。読書体験。
手相AI読解プロジェクトの実装を促進するために再び協力します
手相技術とAmazonクラウドテクノロジーの協力には長い歴史があります。 2015 年、同社は海外ビジネスの拡大を選択しました。ビジネス
のほとんどは Amazon クラウド テクノロジー上に展開され、豊富な書籍コンテンツと優れたオンライン読書体験を世界中の読者に提供しています。 Amazon Cloud Technology の大中華圏ソリューション開発センターのディレクター、 Xu Hai 氏は次のように述べています。「PalmReader Technology の海外ビジネスのほとんどは、世界中のユーザーの増大するデジタル読書ニーズを満たすために Amazon Cloud Technology 上に展開されています。現在、Zhangyue Technology は、データベース、分析、ネットワーク、コンテンツ配信をカバーする 10 以上の Amazon クラウド テクノロジー サービスを使用しています。「
現在、両社は国内市場に照準を合わせるために再び協力しています。」 Amazon Cloud Technology 中国 (北京) リージョン (Halo New Network が運営) および (寧夏) リージョン (Xiyun Data が運営) の機械学習プラットフォームである Amazon SageMaker と、Stable Diffusion Amazon Cloud Technology プラグイン ソリューションの助けを借りて、 Palm Reading Technology は、Vincent の写真や Vincent のビデオを含む多次元の読み取りインタラクション手法をユーザーに提供し、プロジェクトの研究、テスト、導入サイクルを大幅に短縮しました。
Zhangyue Technology は、機械学習プラットフォーム Amazon SageMaker を適用して、機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする機能を獲得し、モデルトレーニング効果の検証と最適化を加速します。 Stable Diffusion 用のすぐに使用できる Amazon Cloud Technology プラグイン ソリューションを利用して、Palm Reading Technology は既存の Stable Diffusion モデルのトレーニング、推論、チューニングのワークロードを Migrate から変換できます。ローカルサーバーを Amazon SageMaker に接続し、クラウド上の柔軟なリソースを使用してモデルの反復を促進し、スタンドアロンのデプロイメントによって引き起こされるパフォーマンスのボトルネックを回避し、Vincent 図のシナリオに対するユーザーのニーズを満たし、簡単なインストール、強力な拡張性、および強力なコラボレーションを備えたアプリケーションを実現します。 。同時に、このソリューションのコードはオープンソースであり、Zhangyue Technology はそれを LoRA トレーニングに適用して、Vincent グラフ関数のパフォーマンスをさらに最適化できます。
さらに、Amazon クラウドテクノロジーは、データストレージ、管理、セキュリティの点で、手相テクノロジーに非常に専門的なテクノロジーとサービスを提供します。Amazon クラウドテクノロジーに導入すると、手相テクノロジーはその高水準を直接継承できます。クラウド基盤。規制およびコンプライアンス ポリシーの要件を確実に満たすための施設のコンプライアンス。
Amazon Cloud Technology は、テクノロジーとソリューションの面で Zhangyue Technology をサポートするだけでなく、実際の生成 AI アプリケーションのシナリオと協力プロセスにおいて豊富なリソースとインスピレーションを提供し、機能イノベーションを共同で促進し、Zhangyue Technology を支援することが理解されています。デジタル読書シナリオにおける生成 AI の革新的なソリューションを迅速に実装します。
専門的な技術パートナーを選択して、技術的な課題を共同で突破しましょう
Sun Kai 氏はまた、生成 AI を実装する際に手相技術が直面する課題についても共有しました。まず、プロジェクトの実現可能性という課題があります。生成 AI テクノロジーの急速な反復と毎週の技術能力の更新により、Palm Reading Technology の技術チームは既存のソリューションについて徹底的な議論を行い、プロジェクトが実現可能かどうかを評価し、プロジェクトのアイデアを明確にする必要がありました。第二に、プロジェクトの実現可能性が確認されたとき、プロジェクトチームは内部分業の問題に直面しました。コンプライアンスやプライバシー保護を確保しつつ、いかに効率的にプロジェクトを遂行するかが喫緊の課題となっています。また、コスト管理もプロジェクトを進める上で無視できない考慮事項です。
さらに、Amazon Cloud Technology もStable Diffusionのリソース管理、プラグイン管理、スケーラビリティ、安定性、パフォーマンスのチューニングと展開、Zhangyue Technology のために提供されています プロジェクトのスムーズな進行を保証するための製品および技術専門家による完全なサポート。
Sun Kai 氏は、「Amazon Cloud Technology は信頼できるプロフェッショナルなテクノロジーパートナーです。私たちは基盤となるインフラストラクチャの構築と技術調整を担当するために Amazon Cloud Technology を選択しました。手相技術はより多くの時間とエネルギーを注力することができます」と述べました。上位層のアプリケーションシナリオと特定の機能を最適化することで、この種の連携により時間とコストを大幅に節約し、半分の労力で 2 倍の成果を達成できます。」将来的には、Amazon クラウドテクノロジーが Palm Reading と連携することになります。コンテンツの生産性を重視するテクノロジー。パーソナライズされたサービスとグローバルな運営の観点から革新的なソリューションを模索し、より豊かなデジタル インタラクション方法と高品質のオンライン読書体験を世界中の読者に提供し、デジタル読書業界の多様な発展を促進します。
以上がPalm Reading Technology が Amazon Cloud Technology と連携し、生成 AI の力で読書体験を再構築しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











大統領の科学技術顧問評議会によって設立された生成 AI ワーキング グループは、人工知能分野における主要な機会とリスクの評価を支援し、これらの技術が公正かつ安全に開発および導入されるようにするためのアドバイスを大統領に提供することを目的としています。 、そして可能な限り責任を持って。 AMD CEOのLisa Su氏とGoogle Cloudの最高情報セキュリティ責任者Phil Venables氏もワーキンググループのメンバーだ。中国系アメリカ人の数学者であり、フィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏。現地時間の5月13日、中国系アメリカ人の数学者でフィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏は、物理学者のローラ・グリーン氏と米国大統領科学技術諮問委員会(PCAST)の生成人工知能作業部会の共同リーダーに就任すると発表した。

画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。

▲この写真はAIによって生成されたもので、九家楽、三味家、東宜日生などがすでに行動を起こしており、装飾・装飾業界チェーンはAIGCを大規模に導入している・装飾・装飾分野における生成AIの応用は何なのか?それはデザイナーにどのような影響を与えますか?レンダリングを生成するためのさまざまなデザイン ソフトウェアを 1 つの文で理解して別れを告げるための 1 つの記事です。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾の分野を破壊しています。人工知能を使用して機能を強化し、デザインの効率を向上させます。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾業界に革命をもたらしています。生成 AI は装飾および装飾業界に影響を与えますか?今後の開発動向はどうなるのでしょうか? LLM が装飾と装飾にどのような革命をもたらしているかを理解するための記事 1 つ. これらの 28 の人気の生成 AI 装飾デザイン ツールは試してみる価値があります. 記事/Wang Jiwei 装飾と装飾の分野では、最近 AIGC に関連するニュースがたくさんあります。 Colov が AI を活用した生成デザイン ツール Colov を発表

生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

市場調査会社オムディアの新しいレポートによると、生成人工知能(GenAI)は2023年までに魅力的な技術トレンドとなり、教育を含む企業や個人に重要な応用をもたらすと予想されている。通信分野では、GenAI のユース ケースは主に、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの配信や、顧客エクスペリエンスを向上させるためのより洗練された仮想アシスタントのサポートに焦点を当てています。ネットワーク運用における生成 AI の適用は明らかではありませんが、EnterpriseWeb は興味深いコンセプトを開発しました。現場での生成 AI の可能性、ネットワーク オートメーションにおける生成 AI の機能と限界の実証 ネットワーク運用における生成 AI の初期の応用例の 1 つは、ネットワーク要素のインストールを支援するエンジニアリング マニュアルに代わる対話型ガイダンスの使用でした。

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。
